在python中将一组labelme格式的照片改成yolo格式的方法

在Python中将LabelMe标注的数据转换成YOLO所需的格式，通常需要两个步骤：数据解析和格式转换。LabelMe是一种常用的图像标注工具，而YOLO（You Only Look Once）是一个流行的物体检测算法。

1. 数据解析：首先，你需要读取LabelMe生成的xml文件，这些文件包含了每个像素级别的标注信息。你可以使用`xml.etree.ElementTree`库来解析XML。例如：

import xml.etree.ElementTree as ET

def parse_labelme_xml(xml_path):
    tree = ET.parse(xml_path)
    root = tree.getroot()
    annotations = []
    for obj in root.findall('object'):
        bbox = obj.find('bndbox')
        x1, y1, x2, y2 = int(bbox.find('xmin').text), int(bbox.find('ymin').text), int(bbox.find('xmax').text), int(bbox.find('ymax').text)
        label = obj.find('name').text
        annotations.append((x1, y1, x2, y2, label))
    return annotations

2. 格式转换：接下来，你需要把这些标注转化为YOLO所需的坐标和类别信息。YOLO需要的是bounding box（边界框）、类别id和confidence值。通常，每个样本会是一个包含四个位置坐标 (x, y, w, h)、类别索引 (class_index) 和置信度 (confidence) 的数组。这里假设类别名已经事先映射到ID：

def convert_to_yolo_format(annotations, class_ids):
    yolo_data = []
    for annotation in annotations:
        x, y, width, height, label_id = annotation
        x_center = (x + width / 2) / image_width
        y_center = (y + height / 2) / image_height
        box_width = width / image_width
        box_height = height / image_height
        confidence = 1 # 假设置信度为1，实际应用中可以根据模型性能调整
        yolo_data.append([x_center, y_center, box_width, box_height, class_ids[label_id], confidence])
    return yolo_data

记得替换 `image_width` 和 `image_height` 为你图片的实际宽度和高度。